Do Natural Language Descriptions of Model Activations Convey Privileged Information?

📄 arXiv: 2509.13316v3 📥 PDF

作者: Millicent Li, Alberto Mario Ceballos Arroyo, Giordano Rogers, Naomi Saphra, Byron C. Wallace

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-16 (更新: 2025-12-09)

备注: 40 pages, 6 figures. Updated and added content

💡 一句话要点

评估LLM激活自然语言描述是否泄露模型内部特权信息，揭示现有评估方法的局限性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 大型语言模型 可解释性 激活verbalization 模型理解 受控实验

📋 核心要点

  1. 现有方法使用LLM将目标模型的激活转化为自然语言，试图理解模型内部运作，但其有效性存疑。
  2. 论文通过实验分析表明，verbalization方法可能仅仅反映了verbalizer LLM的知识，而非目标模型。
  3. 研究强调需要更严格的基准测试和实验控制，以评估verbalization方法是否真正揭示了LLM的内部机制。

📝 摘要（中文）

最近的可解释性方法提出使用第二个语言模型（verbalizer LLM）将大型语言模型（LLM）的内部表示转换为自然语言描述，旨在阐明目标模型如何表示和处理输入。但是，这种激活verbalization方法是否真正提供了关于目标模型内部工作原理的特权知识，或者仅仅传达了关于其输入的信息？我们批判性地评估了先前工作中使用的流行verbalization方法，发现它们可以在没有任何目标模型内部信息的情况下成功完成基准测试，这表明这些数据集可能不适合评估verbalization方法。然后，我们进行了受控实验，结果表明，verbalization通常反映了生成它们的verbalizer LLM的参数知识，而不是被解码的目标LLM的知识。综上所述，我们的结果表明需要有针对性的基准和实验控制，以严格评估verbalization方法是否能提供对LLM操作的有意义的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有解释性方法尝试通过将LLM内部激活转化为自然语言描述来理解模型行为。然而，这些方法是否真的揭示了目标模型的内部知识，还是仅仅反映了输入信息，尚不明确。现有的评估方法可能存在缺陷，无法有效区分这两种情况。

核心思路：论文的核心思路是通过设计受控实验，分析verbalization方法在没有访问目标模型内部信息的情况下，以及在不同verbalizer LLM下，能否成功完成特定任务。如果verbalization方法仅依赖verbalizer LLM的知识就能成功，则表明其并未真正揭示目标模型的内部运作。

技术框架：论文采用实验分析的方法。首先，在现有数据集上评估verbalization方法，观察其在没有目标模型信息时的表现。然后，设计受控实验，改变verbalizer LLM，观察verbalization结果的变化。通过对比不同情况下的表现，判断verbalization方法是否依赖于目标模型的内部知识。

关键创新：论文的关键创新在于对现有verbalization方法的评估方式提出了质疑，并设计了受控实验来区分verbalization结果中来自目标模型和verbalizer LLM的信息。这有助于更准确地评估verbalization方法的有效性。

关键设计：实验设计包括：1) 使用现有数据集评估verbalization方法在没有目标模型信息时的表现；2) 更换不同的verbalizer LLM，观察verbalization结果的变化；3) 分析verbalization结果与目标模型和verbalizer LLM的知识之间的相关性。具体参数设置和网络结构取决于所使用的verbalization方法和LLM。

📊 实验亮点

实验结果表明，现有的verbalization方法可以在没有访问目标模型内部信息的情况下成功完成基准测试，这表明这些数据集可能不适合评估verbalization方法。此外，实验还发现verbalization结果更多地反映了verbalizer LLM的知识，而非目标LLM的知识。这些发现对现有verbalization方法的有效性提出了质疑。

🎯 应用场景

该研究成果对于开发更可靠、更有效的LLM可解释性方法具有重要意义。通过更准确地评估verbalization方法，可以更好地理解LLM的内部运作机制，从而改进模型设计、提高模型性能，并增强人们对LLM的信任。此外，该研究也为其他可解释性方法的设计和评估提供了借鉴。

📄 摘要（原文）

Recent interpretability methods have proposed to translate LLM internal representations into natural language descriptions using a second verbalizer LLM. This is intended to illuminate how the target model represents and operates on inputs. But do such activation verbalization approaches actually provide privileged knowledge about the internal workings of the target model, or do they merely convey information about its inputs? We critically evaluate popular verbalization methods across datasets used in prior work and find that they can succeed at benchmarks without any access to target model internals, suggesting that these datasets may not be ideal for evaluating verbalization methods. We then run controlled experiments which reveal that verbalizations often reflect the parametric knowledge of the verbalizer LLM which generated them, rather than the knowledge of the target LLM whose activations are decoded. Taken together, our results indicate a need for targeted benchmarks and experimental controls to rigorously assess whether verbalization methods provide meaningful insights into the operations of LLMs.